統(tǒng)計(jì)學(xué)變量類型精選(九篇)

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第1篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量類型范文

作者：李寧寧 于保榮 周立波 劉甲野 徐愛強(qiáng) 單位：山東大學(xué)衛(wèi)生管理與政策研究中心 章丘市疾病預(yù)防控制中心 山東省疾病預(yù)防控制中心

城鎮(zhèn)職工醫(yī)?；颊呖h級(jí)醫(yī)院就診的住院床日數(shù)是市級(jí)醫(yī)院的1．48倍，存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P＜0．001);城鎮(zhèn)居民醫(yī)?；颊咧?，縣級(jí)醫(yī)院和市級(jí)醫(yī)院基本持平;新農(nóng)合患者中，縣級(jí)醫(yī)院就診的住院床日數(shù)是市級(jí)醫(yī)院的1．14倍，但無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(表略)。輕度慢性乙肝患者輕度慢性乙肝患者中，城鎮(zhèn)職工醫(yī)保與城鎮(zhèn)居民醫(yī)?；颊呖h級(jí)醫(yī)院的住院床日數(shù)均高于市級(jí)醫(yī)院，其中城鎮(zhèn)職工醫(yī)?；颊咧?，縣級(jí)醫(yī)院是市級(jí)醫(yī)院就診患者的1．60倍，存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P＜0．001);城鎮(zhèn)居民醫(yī)?；颊咧校h級(jí)醫(yī)院是市級(jí)醫(yī)院的2．87倍，由于樣本病例數(shù)較少，不能進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷;而新農(nóng)合患者中，市級(jí)醫(yī)院是縣級(jí)醫(yī)院的1．17倍，無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(表略)。中度慢性乙肝患者中度慢性乙肝患者中，城鎮(zhèn)職工醫(yī)保和新農(nóng)合患者縣級(jí)醫(yī)院就診患者的住院床日數(shù)高于市級(jí)醫(yī)院，其中，城鎮(zhèn)職工醫(yī)?；颊呖h級(jí)醫(yī)院的住院床日數(shù)是市級(jí)醫(yī)院的1．88倍，存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P＜0．001);新農(nóng)合患者中，縣級(jí)醫(yī)院就診者的住院床日數(shù)是市級(jí)醫(yī)院的1．23倍，無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異;而城鎮(zhèn)居民醫(yī)保患者中，市級(jí)醫(yī)院住院床日數(shù)是縣級(jí)醫(yī)院的1．1倍，無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。

重度慢性乙肝患者重度慢性乙肝患者中，城鎮(zhèn)職工醫(yī)保、新農(nóng)合患者在縣級(jí)醫(yī)院和市級(jí)醫(yī)院就診的住院床日數(shù)均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。但城鎮(zhèn)職工醫(yī)保和城鎮(zhèn)居民醫(yī)?；颊咴诳h級(jí)醫(yī)院就診的住院床日數(shù)均高于市級(jí)醫(yī)院，其中，城鎮(zhèn)職工醫(yī)保中，縣級(jí)醫(yī)院是市級(jí)醫(yī)院的1．26倍;城鎮(zhèn)居民醫(yī)保中，縣級(jí)醫(yī)院是市級(jí)醫(yī)院的1．55倍。而新農(nóng)合參保者中，市級(jí)醫(yī)院就診患者的住院床日數(shù)是縣級(jí)醫(yī)院的1．16倍。未分型的慢性乙肝患者未分型的慢性乙肝患者中，城鎮(zhèn)職工醫(yī)保、新農(nóng)合的患者中市級(jí)醫(yī)院就診的住院床日數(shù)均高于縣級(jí)醫(yī)院。其中，城鎮(zhèn)職工醫(yī)保參保者中，市級(jí)醫(yī)院就診患者的住院床日數(shù)是縣級(jí)醫(yī)院的1．30倍，存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P=0．011);新農(nóng)合參保者中，市級(jí)醫(yī)院就診患者的住院床日數(shù)略高于縣級(jí)醫(yī)院，無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。不同醫(yī)療保障制度下慢性乙肝患者出院轉(zhuǎn)歸情況比較我國(guó)目前的住院病歷中，患者的出院病情轉(zhuǎn)歸分為“治愈”、“好轉(zhuǎn)”、“未愈”、“轉(zhuǎn)院”、“死亡”及“其他”幾類。為便于分析，我們將“治愈”和“好轉(zhuǎn)”合并，計(jì)算了各型慢性乙肝患者的“治愈或好轉(zhuǎn)率”，輕度慢性乙肝患者中，城鎮(zhèn)職工醫(yī)保參保者的治愈或好轉(zhuǎn)率最高，其次是新農(nóng)合參保者。新農(nóng)合參保者中，中度和未分型慢性乙肝患者的治愈或好轉(zhuǎn)率最高。因醫(yī)保類型不明的患者病例數(shù)較少，予以剔除。結(jié)果顯示:輕度、中度及未分型的乙肝患者出院轉(zhuǎn)歸情況差異顯著。住院床日數(shù)的影響因素分析以經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換呈正態(tài)分布的住院床日數(shù)為因變量，以醫(yī)療保障類型、患者性別、入院年齡、慢性乙肝分型、病情轉(zhuǎn)歸、醫(yī)院級(jí)別及病史月數(shù)為自變量，采用逐步多元回歸分析。變量賦值和多元分析結(jié)果如表10所示，發(fā)現(xiàn)患者的醫(yī)療保障類型、醫(yī)院級(jí)別、慢性乙肝分型及疾病轉(zhuǎn)變情況(即出院轉(zhuǎn)歸)對(duì)住院床日數(shù)的影響具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。出院轉(zhuǎn)歸的影響因素分析對(duì)患者的出院轉(zhuǎn)歸進(jìn)行多因素分析，以住院床日數(shù)、患者性別、醫(yī)療保障類型、醫(yī)院級(jí)別、入院年齡及慢性乙肝分型為自變量。其中醫(yī)療保障類型、入院年齡和慢性乙肝分型均分為三組，采用二分類Lo-gistic逐步回歸分析，設(shè)賦值為0的那組為啞變量，其它各組分別與它進(jìn)行比較。模型分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)住院床日數(shù)越長(zhǎng)，出院轉(zhuǎn)歸越好;慢性乙肝分型對(duì)出院轉(zhuǎn)歸也有影響。而醫(yī)院級(jí)別及醫(yī)療保障類型等并不影響患者的出院轉(zhuǎn)歸情況。

上海市針對(duì)自費(fèi)和享有醫(yī)療保障患者的研究中，采取直接訪談法，并結(jié)合病案室提供的住院病歷資料，分析不同醫(yī)療保障水平下患者住院天數(shù)情況，結(jié)果顯示，慢性乙型肝炎患者社保組住院天數(shù)是自費(fèi)組的1．4倍，并沒有分析在不同級(jí)別醫(yī)院就診患者的住院床日數(shù)差異。［3］本文主要通過(guò)對(duì)同一級(jí)別醫(yī)院就診的不同醫(yī)?；颊咦≡捍踩諗?shù)做出分析，發(fā)現(xiàn):城鎮(zhèn)職工醫(yī)保參保者的各型慢性乙肝患者的平均住院床日數(shù)大約為城鎮(zhèn)居民醫(yī)保患者的1．6～2．3倍，為新農(nóng)合患者的1．5～1．9倍。國(guó)內(nèi)還有研究發(fā)現(xiàn)省級(jí)醫(yī)院乙肝病人住院床日數(shù)顯著大于地市級(jí)醫(yī)院。［4］本研究對(duì)不同級(jí)別醫(yī)院就診住院床日數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，所有乙肝患者中，城鎮(zhèn)職工醫(yī)?；颊呖h級(jí)醫(yī)院就診的住院床日數(shù)是市級(jí)醫(yī)院的1．48倍，存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。慢性乙肝不同分型患者的住院床日數(shù)分析中，發(fā)現(xiàn)輕度和中度城鎮(zhèn)職工醫(yī)?；颊邌尾±≡捍踩諗?shù)差異顯著，縣級(jí)醫(yī)院就診患者的住院床日數(shù)高于市級(jí)醫(yī)院。這可能是因?yàn)榭h級(jí)醫(yī)院的治療水平與市級(jí)醫(yī)院之間有較大的差距;另外，不同級(jí)別醫(yī)院報(bào)銷政策的差異，也會(huì)影響患者就診流向及患者的住院床日數(shù)。不同醫(yī)療保障制度下慢性乙肝患者出院轉(zhuǎn)歸的差異輕度、中度及未分型慢性乙肝患者出院轉(zhuǎn)歸情況差異顯著。其中輕度慢性乙肝患者中，城鎮(zhèn)職工醫(yī)?；颊叩闹斡蚝棉D(zhuǎn)率最高(97．9%)，其次是新農(nóng)合患者;中度慢性乙肝患者中，新農(nóng)合患者的治愈或好轉(zhuǎn)率最高(98．3%)，其次是城鎮(zhèn)職工醫(yī)保。納入本研究的城鎮(zhèn)職工醫(yī)保及新農(nóng)合患者參保者較多，可能是其治愈或好轉(zhuǎn)率相對(duì)高的重要原因。而未分型慢性乙肝患者中，城鎮(zhèn)居民醫(yī)保患者的治愈或好轉(zhuǎn)率最高(100%)。住院床日數(shù)及出院轉(zhuǎn)歸的影響因素北京某傳染病醫(yī)院對(duì)原發(fā)性肝癌、肝硬化、乙型病毒性肝炎及丙型病毒性肝炎4種疾病進(jìn)行研究顯示，醫(yī)院級(jí)別及患病嚴(yán)重程度是住院天數(shù)的影響因素。［5］本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在不考慮患者收入影響的前提下，慢性乙肝患者的住院床日數(shù)受患者醫(yī)療保障類型、醫(yī)院級(jí)別、慢性乙肝分型及出院轉(zhuǎn)歸影響，而出院轉(zhuǎn)歸亦受到住院床日數(shù)及慢性乙肝分型的影響?；颊叩某鲈恨D(zhuǎn)歸與住院床日數(shù)是相互影響的關(guān)系。不同的醫(yī)療保障制度，其報(bào)銷比例及待遇不同，對(duì)醫(yī)生及患者的激勵(lì)作用也不同，從而患者的住院床日數(shù)及出院病情轉(zhuǎn)歸可能會(huì)受到一定的影響。

第2篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量類型范文

【關(guān)鍵詞】腦干膠質(zhì)瘤；MRI影像學(xué)；病理分級(jí)

腦干膠質(zhì)瘤主要是指發(fā)生在腦干部的來(lái)自于神經(jīng)外胚層的腫瘤，在兒童人群中較為常見，在所有兒童腦腫瘤中占據(jù)10-20%，而不同類別的腦干膠質(zhì)瘤也有著不同的病理分布特點(diǎn)和生物學(xué)特點(diǎn)，通過(guò)對(duì)患者的腦干膠質(zhì)瘤病理關(guān)系進(jìn)行分析，可以有效判斷出患者腫瘤的發(fā)病程度，從而為患者的治療起到指導(dǎo)作用［1-2］?，F(xiàn)在選取我院收治的腦干膠質(zhì)瘤患者，對(duì)其MRI影像學(xué)進(jìn)行分析，并判斷與病理分級(jí)的關(guān)系情況進(jìn)行回顧性分析，同時(shí)將回顧結(jié)果報(bào)告如下。

1資料與方法

1.1一般資料選取我院在2008年8月-2012年10月間收治的52例腦干膠質(zhì)瘤患者，其中，男性30例，年齡在2-56歲之間，平均年齡為31.4歲，女性22例，年齡在3-61歲之間，平均年齡為32.6歲。所有患者均經(jīng)過(guò)手術(shù)治療，并有明確的病理診斷，對(duì)所有患者的MRI影像進(jìn)行分析，并對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，分析變量與病理分級(jí)的關(guān)系。對(duì)所有患者的病理分析過(guò)程進(jìn)行跟蹤觀察，并將所得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)記錄。

1.2方法

1.2.1病理分析患者的病理類型主要包括星形的細(xì)胞瘤、膠質(zhì)母細(xì)胞瘤、少突膠質(zhì)細(xì)胞瘤、間變性的星形細(xì)胞瘤等，對(duì)所有患者的病理根據(jù)WHO分級(jí)，主要分為低級(jí)別的膠質(zhì)瘤組合高級(jí)別的膠質(zhì)瘤組［3］。

1.2.2影像學(xué)表現(xiàn)以腫瘤中心的起源作為標(biāo)準(zhǔn)，主要分為腦橋、中腦、延髓膠質(zhì)瘤，根據(jù)腫瘤的MRI影像學(xué)顯示，最大直徑，內(nèi)生型腫瘤是否屬于跨腦干軸位的中線生長(zhǎng)，T1W1信號(hào)的改變是屬于混雜信號(hào)，還是均勻低信號(hào)，T2W1信號(hào)改變是屬于混雜高信號(hào)，還是均勻高信號(hào)，增強(qiáng)效應(yīng)是否強(qiáng)化，腫瘤是否出現(xiàn)囊變，腫瘤中心是否出現(xiàn)壞死，腫瘤對(duì)基底動(dòng)脈是否出現(xiàn)包繞等，通過(guò)對(duì)上述因素進(jìn)行分析，并判斷與其與變量分級(jí)的關(guān)系。

1.3統(tǒng)計(jì)學(xué)分析對(duì)所有的計(jì)量數(shù)據(jù)采用SPSS13.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，對(duì)各變量與病理分級(jí)關(guān)系進(jìn)行分析，差異顯著，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

2結(jié)果

通過(guò)對(duì)本組患者的發(fā)病情況進(jìn)行分析可知，患者的腦干膠質(zhì)瘤大多發(fā)生在腦橋，延髓、中腦等部位，三個(gè)部位之間的高低級(jí)別腦干膠質(zhì)瘤分布無(wú)顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P>0.05）?；颊咻^為常見的腦干膠質(zhì)瘤類型是局灶內(nèi)生型，其次是外生性膠質(zhì)瘤和頂蓋型膠質(zhì)瘤，各個(gè)生長(zhǎng)類型的膠質(zhì)瘤在高低級(jí)別之間分布無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P>0.05）。在T1W1之間分布的腦干膠質(zhì)瘤主要呈現(xiàn)出低信號(hào)，有31例，21例患者呈現(xiàn)出混雜型信號(hào)，在T2W1之間，36例患者呈現(xiàn)出高信號(hào)，16例患者呈現(xiàn)出混雜信號(hào)，膠質(zhì)瘤的高低級(jí)別分布無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P>0.05）。52例患者的腦干膠質(zhì)瘤大部分存在強(qiáng)化現(xiàn)象，少部分無(wú)明顯的強(qiáng)化現(xiàn)象。膠質(zhì)瘤的高低級(jí)別分布無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P>0.05）?；颊叩哪X干膠質(zhì)瘤中囊變、跨中線生長(zhǎng)、基底動(dòng)脈包繞、壞死等病理因素與患者的病理分級(jí)差異顯著，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

3討論

腦干主要分為腦橋、中腦和延髓三個(gè)部分，腦干膠質(zhì)瘤的發(fā)病部位會(huì)牽涉到兩個(gè)以上的部位，延髓處的膠質(zhì)瘤發(fā)病率最高，其次是腦橋和中腦，對(duì)于患者的危害較大。影響患者腦干膠質(zhì)瘤的主要因素有腦干膠質(zhì)瘤的直徑大小、有無(wú)壞死灶、是否囊變、是否跨腦干軸位的中線生長(zhǎng)等，通過(guò)對(duì)這些病理因素進(jìn)行分析，可以判斷患者的腫瘤發(fā)展程度，對(duì)于直徑小于2cm的膠質(zhì)瘤，屬于低級(jí)別的膠質(zhì)瘤，可以在早期采用保守方法進(jìn)行治療，而對(duì)于大于2cm的膠質(zhì)瘤，則要在早期主張手術(shù)治療，以免錯(cuò)過(guò)最佳治療時(shí)機(jī)［4］。通過(guò)對(duì)相關(guān)病理因素進(jìn)行分析，可以指導(dǎo)患者對(duì)癥治療并有效預(yù)后，以改善患者病情。

參考文獻(xiàn)

［1］萬(wàn)貽綠，漆松濤，方陸雄，等.94例腦干膠質(zhì)瘤MRI影像與病理分級(jí)的關(guān)系分析［J］.中華神經(jīng)外科雜志，2012，28（4）：346-349.

［2］李茂，梁漱溟.腦干膠質(zhì)瘤的MR分型及診斷價(jià)值（附58例分析）［J］.實(shí)用放射學(xué)雜志，2009，74（06）：56-57.

第3篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量類型范文

方法：采用癲癇患者生活質(zhì)量量表-31中文版(QOLIE-31中文版)，對(duì)87例成人癲癇患者的生活質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，對(duì)可能影響成人癲癇患者生活質(zhì)量的因素進(jìn)行單因素和多因素分析。

結(jié)果：研究發(fā)現(xiàn)，性別、婚姻、職業(yè)類型不是成人癲癇患者生活質(zhì)量的影響因素(P>0.05)。影響成人癲癇患者生活質(zhì)量的因素是發(fā)作頻率、學(xué)歷、經(jīng)濟(jì)情況、發(fā)作類型、抗癲癇藥物數(shù)目、年齡和病程(P

結(jié)論：①性別、婚姻、職業(yè)類型不是成人癲癇患者生活質(zhì)量的影響因素。②發(fā)作頻率、發(fā)作類型、經(jīng)濟(jì)情況、學(xué)歷、抗癲癇藥物數(shù)目、年齡和病程是影響成人癲癇患者生活質(zhì)量的因素。③發(fā)作頻率、發(fā)作類型、經(jīng)濟(jì)情況和學(xué)歷在多個(gè)方面影響生活質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：癲癇 生活質(zhì)量 量表

【中圖分類號(hào)】R-1【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】B 【文章編號(hào)】1008-1879(2012)07-0242-05

癲癇作為一種常見的慢性疾病，癲癇反復(fù)發(fā)作給患者造成身心損害，長(zhǎng)期服藥及藥物的不良反應(yīng)也給患者及其家庭造成巨大的心理壓力和沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，并且社會(huì)歧視等使患者不能正常的融入社會(huì)。癲癇患者生活質(zhì)量的研究開始于20世紀(jì)70-80年代，目前對(duì)成人癲癇患者生活質(zhì)量影響因素的這方面的研究報(bào)道不多，對(duì)可能的影響因素沒有較全面的進(jìn)行調(diào)查與分析，本研究本研究采用QOLIE-31中文版[1]對(duì)成人癲癇患者進(jìn)行調(diào)查，可能影響成人癲癇患者生活質(zhì)量的10個(gè)因素(包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)方面、臨床情況方面、社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)方面)進(jìn)行較全面的調(diào)查和分析，試圖發(fā)現(xiàn)影響成人癲癇患者生活質(zhì)量的因素，進(jìn)而采取綜合治療全面提高成人癲癇患者生活質(zhì)量。

1 資料和方法

1.1 研究對(duì)象。病例：以2009年1月至2011年1月在湖北省中山醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科門診確診的成人癲癇患者為病例組。

入選標(biāo)準(zhǔn)：以“1981年國(guó)際抗癲癇聯(lián)盟公布的癲癇發(fā)作分類及診斷要點(diǎn)[33]”為診斷標(biāo)準(zhǔn)而確診的癲癇患者。年齡滿18歲以上；文化程度在小學(xué)以上；無(wú)嚴(yán)重心肺疾??；病程1年以上；服藥期間。

1.2 研究方法。

1.2.1 一般情況。資料收集：性別、年齡、婚姻狀況、學(xué)歷(小學(xué)、初中、高中及以上)、職業(yè)類型(無(wú)工作、體力勞動(dòng)、腦力勞動(dòng))、發(fā)作類型(單純部分性發(fā)作、復(fù)雜部分性發(fā)作、全面性發(fā)作)、發(fā)作頻率、服用抗癲癇藥物數(shù)目(單藥、多藥)、病程、經(jīng)濟(jì)情況(較差：≤5000元/年、一般：5000元/年-50000元/年、較好≥50000元/年)。

1.2.2 調(diào)查表格。采用癲癇患者生活質(zhì)量量表-31(QOLIE-31中文版)調(diào)查:發(fā)作擔(dān)憂、生活滿意度、情緒、精力/疲勞、藥物影響、認(rèn)知功能、社會(huì)功能等七個(gè)方面的得分情況。

1.2.3 評(píng)分。按QOL-31的評(píng)分規(guī)則評(píng)分:以百分制算出生活質(zhì)量七個(gè)方面的各自的得分，然后將這七個(gè)方面的得分乘以各自的權(quán)重，算出這七個(gè)方面的分項(xiàng)得分，將分項(xiàng)分相加得出最后總得分，七個(gè)方面得分及總得分越高，各方面生活質(zhì)量越好。

1.2.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理。數(shù)據(jù)分析采用SPSS13.0(for windows)統(tǒng)計(jì)軟件，所有檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)a=0.05。

1.2.4.1 對(duì)所收集到的資料進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，分別計(jì)算出頻數(shù)、百分?jǐn)?shù)、數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍、均數(shù)、中位數(shù)。

1.2.4.2 用單因素分析，篩查出可能影響生活質(zhì)量的因素。對(duì)篩查出的因素進(jìn)行多因素回歸分析，得出影響生活質(zhì)量各個(gè)方面的因素。

1.2.4.3 對(duì)篩選出的因素用多元線性回歸分析方法中的逐步回歸法，分析可能影響成人癲癇患者生活質(zhì)量的因素。也就是將篩選出的可能影響因素作為多個(gè)自變量，生活質(zhì)量總得分及七個(gè)方面的得分分別作為應(yīng)變量進(jìn)行逐步回歸分析，從而得出對(duì)各應(yīng)變量有影響的因素。

2 研究結(jié)果

2.1 一般資料。研究共調(diào)查87例成人癲癇患者，其一般情況如下:

性別:男:48人，占55.2%；女:39人，占44.8%。年齡:18-83歲，中位數(shù)為28歲。病程:1-34年，中位數(shù)為5年。發(fā)作頻率:0-30次/月，中位數(shù)為1次/月?；橐鰻顩r:未婚:36人，占41.2%；已婚:51人，占57.8%。學(xué)歷水平:小學(xué):16人，占18.4%;初中:34人，占39.1%；高中及以上:37人，占42.5%。職業(yè)類型:體力勞動(dòng):23人，占26.4%；腦力勞動(dòng):44人，占50.6%；無(wú)工作:20人，占23.0%。經(jīng)濟(jì)情況:較差:15人，占17.2%；一般:56人，占64.4%；較好:16人，占18.4%。發(fā)作類型:部分性發(fā)作:22人，占25.3%；全面性發(fā)作:65人，占74.7%。藥物數(shù)目:單藥:63人，占72.4%；多藥:24人，占27.6%。

2.2 生活質(zhì)量各方面得分。生活質(zhì)量七個(gè)方面得分和總得分見表1，從該表可以得出發(fā)作擔(dān)憂方面得分最低，而精力/疲勞方面得分最高。

2.3 影響生活質(zhì)量的各因素分析(a=0.05標(biāo)準(zhǔn))。

2.3.1 通過(guò)t檢驗(yàn)，分析性別、婚姻狀況、發(fā)作類型、藥物數(shù)目對(duì)生活質(zhì)量各方面的影響，結(jié)果如下:

性別:如表2，男性和女性在生活質(zhì)量的各個(gè)方面得分都沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。

婚姻狀況:如表3，已婚與未婚在生活質(zhì)量各個(gè)方面得分都沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。

第4篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量類型范文

Abstract: The variable is in a statistics basic category, but each kind of statistics teaching material is different to its definition, creates the understanding confusion; The author unified the teaching experience to carry on the thorough ponder to the variable concept, caused its better and better by the time.

關(guān)鍵詞：變量標(biāo)志統(tǒng)計(jì)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

Key words: Variable Symbol Statistical target Statistical data

作者簡(jiǎn)介：魯瑜，女，1963年9月出生，講師。籍貫：安徽省桐城縣，出生地：河南省洛陽(yáng)市。1986年洛陽(yáng)大學(xué)計(jì)劃統(tǒng)計(jì)專業(yè)專科畢業(yè)，1997年中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)學(xué)本科畢業(yè)，2007年西安建筑科技大學(xué)工業(yè)工程碩士畢業(yè)。研究方向?yàn)榻y(tǒng)計(jì)核算、企業(yè)會(huì)計(jì)。

那么統(tǒng)計(jì)學(xué)中講的“變量”該如何理解呢？變量的概念是發(fā)展變化的，按發(fā)展變化的時(shí)序有以下幾種理解：第一、統(tǒng)計(jì)中的變量是指可變的數(shù)量標(biāo)志；第二、變量是指可變的數(shù)量標(biāo)志和全部統(tǒng)計(jì)指標(biāo)；第三、變量是指可變的數(shù)量標(biāo)志和可變的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)；第四、變量是說(shuō)明現(xiàn)象某種可變特征的概念，更明確一點(diǎn)，即：變量包括可變的品質(zhì)標(biāo)志和可變的數(shù)量標(biāo)志和可變的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。普遍的認(rèn)為第四種理解更符合客觀實(shí)際，筆者也贊同第四種理解。

一、統(tǒng)計(jì)中的變量是指可變的數(shù)量標(biāo)志這種理解較狹隘，通過(guò)講解引入可變的品質(zhì)標(biāo)志也是變量，即“可變的標(biāo)志”都應(yīng)作變量看待。

一般變量的講解是這樣進(jìn)行下去的：首先明確統(tǒng)計(jì)學(xué)中的幾個(gè)基本概念，三對(duì)六個(gè)：第一對(duì)是統(tǒng)計(jì)總體和總體單位，簡(jiǎn)稱總體和單位；第二對(duì)是統(tǒng)計(jì)標(biāo)志和統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，簡(jiǎn)稱標(biāo)志和指標(biāo)；第三對(duì)是變異和變量?？傮w是所研究對(duì)象的全體，是由具有某種共同性質(zhì)的許多個(gè)體所構(gòu)成的整體，構(gòu)成總體的各個(gè)個(gè)別單位，簡(jiǎn)稱單位，也稱個(gè)體，總體和單位的概念是隨著研究目的的不同而發(fā)生變化的；標(biāo)志是說(shuō)明單位特征的名稱，強(qiáng)調(diào)單位是標(biāo)志的承擔(dān)著，指標(biāo)是反映現(xiàn)象總體數(shù)量特征的概念或名稱和具體數(shù)值（指標(biāo)名稱+指標(biāo)數(shù)值構(gòu)成完整的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，但只有概念或名稱的指標(biāo)是統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)理論中使用的指標(biāo)概念），是綜合各單位的某一標(biāo)志而得到的，通過(guò)對(duì)指標(biāo)概念的理解，首先明確指標(biāo)是說(shuō)明總體的，其次明確指標(biāo)都是用數(shù)值表示的，沒有不用數(shù)值表現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，這是指標(biāo)和標(biāo)志的區(qū)別之一，由于總體和單位之間存在著變換關(guān)系，標(biāo)志和指標(biāo)之間也會(huì)發(fā)生變換；變異和變量，我多年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)通常是通過(guò)對(duì)標(biāo)志的分類講下去的，標(biāo)志按在總體單位上的表現(xiàn)是否穩(wěn)定可分為不變標(biāo)志和可變標(biāo)志，一個(gè)總體中，各個(gè)單位的某一標(biāo)志的具體表現(xiàn)都相同的標(biāo)志為不變標(biāo)志（強(qiáng)調(diào)同質(zhì)性），一個(gè)總體中，各個(gè)單位的某一標(biāo)志的具體表現(xiàn)不都（盡）相同的標(biāo)志為可變標(biāo)志（強(qiáng)調(diào)變異性），如人口總體性別是可變標(biāo)志，男性人口總體性別就是不變標(biāo)志；可變標(biāo)志在總體各個(gè)單位上具體表現(xiàn)上的差別就是變異，變異有品質(zhì)變異和數(shù)量變異，如人口總體性別就是品質(zhì)變異，年齡就是數(shù)量變異，數(shù)量變異也稱變量，即可變的數(shù)量標(biāo)志稱為變量，變量的具體取值為變量值。很顯然，通過(guò)以上的講解，通常認(rèn)為變量是指可變的數(shù)量標(biāo)志，即第一種變量的概念。

這種理解，未免太過(guò)于狹隘。教師若以此思想去指導(dǎo)教學(xué)，難免會(huì)陷入不能自圓其說(shuō)的境地。我們知道，一切總體單位都具有屬性特征和數(shù)量特征，統(tǒng)計(jì)學(xué)中將其稱為品質(zhì)標(biāo)志和數(shù)量標(biāo)志。例如人口總體，這些特征可能是性別、民族、籍貫、文化程度，也可能是身高、體重、年齡、工齡等。對(duì)統(tǒng)計(jì)研究對(duì)象而言，無(wú)論其屬性特征還是數(shù)量特征，往往均具有可變性。并且一個(gè)具體的特征可能在一種場(chǎng)合是可變的，而在另一場(chǎng)合是不變的。例如，上述所說(shuō)人口總體性別是可變標(biāo)志，男性人口總體性別就是不變標(biāo)志了?？梢娦詣e這個(gè)品質(zhì)標(biāo)志有時(shí)也是可變的。推而廣之，品質(zhì)標(biāo)志也具有可變性。這樣，凡是“可變的標(biāo)志”都應(yīng)作變量看待。

然而，這只是對(duì)總體內(nèi)部各單位的差異作靜態(tài)考察時(shí)的變量。如果僅僅把變量定義為“可變的標(biāo)志”，那么可變的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)怎么解釋？它是否屬變量范疇呢？所以，還得對(duì)統(tǒng)計(jì)總體作考察。

二、變量是指可變的數(shù)量標(biāo)志和全部統(tǒng)計(jì)指標(biāo)這種理解也不準(zhǔn)確，不是所有的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)都是變量，通過(guò)講解引入可變的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)才是變量，即只有“可變的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)”才應(yīng)作變量看待。

統(tǒng)計(jì)有數(shù)量性、總體性、具體性和社會(huì)性的特點(diǎn)（《基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)》，梁前德主編，高等教育出版社，2000年8月第1版），由統(tǒng)計(jì)的具體性可知，統(tǒng)計(jì)所研究的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)量方面是具體的量，是具體的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在具體時(shí)間、地點(diǎn)、條件下的數(shù)量表現(xiàn)、數(shù)量關(guān)系和數(shù)量界限。例如，甲公司2005年的銷售收入60億元就是一個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，而且是具體的、唯一的數(shù)值。對(duì)于2005年的來(lái)講，銷售收入這個(gè)指標(biāo)只有一個(gè)數(shù)字。因而并非所有的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)都是變量。但是若把甲公司2005年至2008年的銷售收入60萬(wàn)元、69萬(wàn)元、80萬(wàn)元、84萬(wàn)元依次排列，這時(shí)銷售收入就是一個(gè)變量?？梢?，只有當(dāng)同一統(tǒng)計(jì)總體的同一指標(biāo)在不同時(shí)間的指標(biāo)數(shù)值形成數(shù)列時(shí)，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)才可能成為變量。

因此，從靜態(tài)上看，某總體的某一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)是常量，但把若干總體的同一指標(biāo)放在一起，指標(biāo)就變成變量了。例如，以洛陽(yáng)市為總體時(shí)，2005年各公司銷售收入指標(biāo)是各不相同的，它是一變量。從動(dòng)態(tài)上看，我們常常使用時(shí)間數(shù)列來(lái)處理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，時(shí)間數(shù)列中的指標(biāo)數(shù)值往往隨時(shí)間變化而變化。如上，這種不斷變化的指標(biāo)也是變量，前后不同的指標(biāo)數(shù)值就是變量值?？梢姡y(tǒng)計(jì)指標(biāo)也有可變與不變之分，因而，“可變的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)”才應(yīng)看作變量。

上述第二種觀點(diǎn)是把全部統(tǒng)計(jì)指標(biāo)視為變量了，但不是所有的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)都是變量，只有可變的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)才是變量，因而我認(rèn)為是不妥的。第三種觀點(diǎn)倒是把可變的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)視為變量了，但未包括可變的品質(zhì)標(biāo)志因而我認(rèn)為也是不妥的。第四種觀點(diǎn)我認(rèn)為比較可取，但在文字表述上還可進(jìn)一步具體化，由于說(shuō)明現(xiàn)象某種特征的概念可以是標(biāo)志（說(shuō)明總體單位的），也可以是指標(biāo)（說(shuō)明總體的），因而我們不妨對(duì)變量作如下明確的定義：所有可變標(biāo)志和可變的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)都是變量，即變量是說(shuō)明現(xiàn)象某種可變特征的概念。

三、變量的分類：

（一）變量按具體表現(xiàn)不同分為分類變量（品質(zhì)變量）和數(shù)值變量（數(shù)量變量）。

分類變量是用于說(shuō)明事物所屬類別方面的可變特征的變量，分類變量具體表現(xiàn)為分類數(shù)據(jù)，它又可以分為定類變量和定序變量。定類變量是用于區(qū)分現(xiàn)象不同類別的變量，它的取值表現(xiàn)為定類數(shù)據(jù)（如產(chǎn)業(yè)部門）。定序變量是說(shuō)明現(xiàn)象的有序類型的變量，它的取值表現(xiàn)為定序數(shù)據(jù)（如產(chǎn)品的質(zhì)量等級(jí)）。數(shù)值變量是用于說(shuō)明事物數(shù)值方面的可變特征的變量，數(shù)值變量具體表現(xiàn)為數(shù)值數(shù)據(jù)，按數(shù)值數(shù)據(jù)的性質(zhì)不同它可以分為定距變量和定比變量。定距變量是用于測(cè)度事物次序之間的距離的變量，它的取值表現(xiàn)為定距數(shù)據(jù)（如考試分?jǐn)?shù)）。定比變量是說(shuō)明現(xiàn)象的比例數(shù)據(jù)的變量，它的取值表現(xiàn)為定比數(shù)據(jù)（如體重）。

(二)變量按所使用的測(cè)量尺度不同分為定類變量、定序變量、定距變量和定比變量。

四種變量的概念已如上所述。四種變量對(duì)事物的反映是由低級(jí)到高級(jí),由粗略到精確逐步遞進(jìn)的,高級(jí)變量能轉(zhuǎn)化為低級(jí)變量,但不能反過(guò)來(lái)。如可將考試成績(jī)百分制轉(zhuǎn)化為五分制,但不能反過(guò)來(lái)。另外,四種變量適合于不同的統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法。定類變量適合計(jì)算頻數(shù)、頻率、x2檢驗(yàn)、列聯(lián)相關(guān)系數(shù)等；定序變量適合計(jì)算中位數(shù)、四分位差、等級(jí)相關(guān)、非參數(shù)檢驗(yàn)等；定距變量適合計(jì)算算術(shù)平均數(shù)、方差、積差相關(guān)、復(fù)相關(guān)、參數(shù)檢驗(yàn)等；定比變量適合所有的統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法。幾乎所有的物理量和絕大多數(shù)經(jīng)濟(jì)量都屬于定比變量。因此,不僅可以計(jì)算總量指標(biāo)反映它們的總規(guī)模、總水平,還可以計(jì)算相對(duì)指標(biāo)和平均指標(biāo)反映它們的相對(duì)水平和一般水平。

（三）數(shù)值變量按變量取值是否連續(xù)分為連續(xù)型變量和離散型變量。

連續(xù)型變量是指可取無(wú)窮多個(gè)值,其取值是連續(xù)不斷的,不能一一列舉。它是用測(cè)量或計(jì)算的方法取得的數(shù)據(jù)，如溫度、身高等。離散型變量是指只能取有限個(gè)值,而且其取值都是從整數(shù)位數(shù)斷開,可一一列舉。它只能用計(jì)數(shù)的方法取得的數(shù)據(jù)，如企業(yè)數(shù)、人數(shù)等。

（四）數(shù)值變量按性質(zhì)不同分為確定性變量和隨機(jī)變量。

確定性變量是具有某種或某些起決定性作用的因素致使其沿著一定的方向呈上升、下降或水平變動(dòng)的變量，如我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)總是不斷發(fā)展的，具體表現(xiàn)為各種經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)值上升或下降（如人均收入和單位能耗），雖然也有些波動(dòng)，但變化的方向和趨勢(shì)是不可改變的，這些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)就是確定性變量。隨機(jī)變量是指受多種方向和作用大小都不相同的隨機(jī)因素影響，致使其變動(dòng)無(wú)確定方向即呈隨機(jī)變動(dòng)的變量，如，在正常情況下某種機(jī)械產(chǎn)品的零件尺寸就是一個(gè)隨機(jī)變量。

總之,統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門邏輯嚴(yán)密的傳統(tǒng)學(xué)科體系,作為統(tǒng)計(jì)學(xué)中幾個(gè)基本概念之一的變量應(yīng)有一個(gè)公認(rèn)的正確的解釋。這對(duì)今后統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的研究發(fā)展都是很重要的。

參考文獻(xiàn)：

[1]王軍虎主編．統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)[M]．武漢：武漢理工大學(xué)出版社，2007年7月：10

[2]梁前德主編．基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)[M]．北京：高等教育出版社，2000年8月：6~9

[3]高凱平．關(guān)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理中變量概念的思考[J]．山西財(cái)政稅務(wù)?？茖W(xué)校學(xué)報(bào)．1999（6）

第5篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量類型范文

關(guān)鍵詞 坡耕地；土壤養(yǎng)分；地統(tǒng)計(jì)學(xué)；空間變異；環(huán)境因子；巖溶區(qū)

中圖分類號(hào) S159 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-5739（2013）07-0229-04

土壤作為一個(gè)時(shí)空連續(xù)的變異體，具有高度的空間異質(zhì)性。不論在大尺度上還是在小尺度上，土壤的空間異質(zhì)性均存在[1-2]。由于受到成土母質(zhì)、氣候、生物、地形、時(shí)間等自然因素以及人為因素的共同作用，不同地區(qū)的土壤具有許多不同的土壤特性，并且具有高度的空間變異性[3]。大量研究表明，土壤養(yǎng)分具有空間自相關(guān)性，其空間變異性會(huì)因土壤養(yǎng)分的種類、研究區(qū)尺度和采樣方法的不同而產(chǎn)生較大變化，利用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的變異函數(shù)來(lái)擬合土壤養(yǎng)分空間變異模型，并以此為基礎(chǔ)利用ArcGIS地統(tǒng)計(jì)模塊的 Kriging 插值來(lái)進(jìn)行土壤養(yǎng)分的空間變異模擬和分析，取得了許多重要的研究成果[4-8]。國(guó)內(nèi)研究者們借此已經(jīng)從不同尺度研究了黃土高原小流域[9]、干旱荒漠區(qū)[10]、長(zhǎng)三角地區(qū)[11]、太湖流域[12]、紅壤區(qū)[13]、紫色土區(qū)[14]等土壤養(yǎng)分的時(shí)空變異特征。相對(duì)來(lái)說(shuō)，對(duì)于西南巖溶地區(qū)土壤養(yǎng)分空間變異性的研究就顯得較為薄弱。張 偉等[15]利用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法研究了典型喀斯特峰叢洼地坡面土壤相關(guān)屬性的空間變異特征。蔣勇軍等[16]從流域尺度利用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，研究了云南小江流域土壤相關(guān)屬性的時(shí)空變異規(guī)律及影響因素，結(jié)果表明喀斯特地區(qū)土壤各養(yǎng)分的空間變異程度都較高。但專門針對(duì)西南巖溶地區(qū)坡耕地土壤養(yǎng)分空間變異性的研究卻少見報(bào)道。

本文以重慶市中梁山為例，運(yùn)用地統(tǒng)計(jì)學(xué)和GIS相結(jié)合的方法，分析了該地區(qū)小尺度下坡耕地土壤養(yǎng)分的空間變異性，并總結(jié)了環(huán)境因子對(duì)其變異性的影響，為該地區(qū)土壤質(zhì)量評(píng)估和石漠化預(yù)防治理提供參考意見。

1 區(qū)域概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于重慶市北碚區(qū)中梁山，屬于中亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候，年均溫度18 ℃，海拔500～700 m，年均降水量1 000 mm左右。其地貌類型受地質(zhì)構(gòu)造和巖性的強(qiáng)烈控制：堅(jiān)硬的砂巖形成陡峻的兩翼，由紫色頁(yè)巖組成的軸部構(gòu)成波狀起伏的丘陵地形，二者之間由灰?guī)r組成，經(jīng)巖溶作用后形成巖溶槽谷，組成“一山兩槽三嶺”的構(gòu)造地貌局格。試驗(yàn)樣地位于巖溶槽谷和山嶺交接的坡耕地上，土壤發(fā)育的地質(zhì)背景是三疊紀(jì)嘉陵江組的巖溶角礫狀白云質(zhì)灰?guī)r。受海拔和地形的限制，農(nóng)民開墾的耕地則主要分布在山腰、山腳和谷底，地塊面積很小、坡體較短、坡度相差懸殊；而且在同一地塊里坡度不均一，變化很大。由于該山體的坡向與巖層的坡向基本一致，水分易沿巖層面及節(jié)理流動(dòng)，不斷對(duì)石灰?guī)r進(jìn)行溶蝕，形成石芽、溶溝及溶蝕孔洞，殘積的黃色黏土就停積在這些溝、孔、穴中；土壤四周有石芽、石塊圍繞，如裝在石碗中的土一樣，當(dāng)?shù)厝罕姺Q為“碗碗土”[17]。

1.2 土壤樣品采集及測(cè)定

于2012年10—11月進(jìn)行土壤養(yǎng)分的空間分布定點(diǎn)取樣，在槽谷邊緣坡耕地上設(shè)置1個(gè)100 m×100 m標(biāo)準(zhǔn)樣地，以20 m×20 m的網(wǎng)格間距布設(shè)采樣地塊25個(gè)，每個(gè)地塊取5個(gè)土樣混合均勻后，代表該樣點(diǎn)的土樣，共計(jì)得到25個(gè)土樣。由于采樣地石漠化程度高，坡度大，土層厚度較薄，采樣時(shí)取0～20 cm表層土壤來(lái)進(jìn)行室內(nèi)理化分析。土壤有機(jī)質(zhì)用重鉻酸鉀容量法-外加熱法測(cè)定，全氮用半微量凱氏法測(cè)定；全磷用NaOH熔融-鉬銻抗比色法測(cè)定；全鉀用NaOH熔融-火焰光度法測(cè)定；堿解氮用堿基-擴(kuò)散法測(cè)定；速效磷用0.5 moL/L的NaHCO3浸提-鉬銻抗比色法測(cè)定；速效鉀用中性醋酸銨浸提-火焰光度法測(cè)定。使用100 m標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量繩拉樣地的過(guò)程中，觀測(cè)和記錄了25塊20 m×20 m小塊樣地的植被覆蓋率、基巖率、坡度、坡向、巖層走向和巖層傾角，土壤取樣時(shí)對(duì)土層厚度也進(jìn)行了測(cè)量。

1.3 數(shù)據(jù)分析

土壤基本理化性質(zhì)及土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)主要采用IBM SPSS Statistics 19.0軟件進(jìn)行分析，土壤養(yǎng)分的空間變異采用地統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件GS+9.0進(jìn)行地統(tǒng)計(jì)分析，并利用ArcGIS 9.3的地統(tǒng)計(jì)模塊進(jìn)行土壤養(yǎng)分空間變異的插值制圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤養(yǎng)分的空間變異分析

2.1.1 土壤養(yǎng)分統(tǒng)計(jì)特征。利用SPSS 19.0中Kolmogorov-Smirnov（K-S）方法對(duì)各土壤養(yǎng)分含量進(jìn)行了正態(tài)分布檢驗(yàn)（表1），偏度和峰度系數(shù)及K-S正態(tài)檢驗(yàn)結(jié)果表明，該巖溶區(qū)坡耕地各土壤養(yǎng)分元素的含量呈正態(tài)分布。土壤養(yǎng)分的常規(guī)統(tǒng)計(jì)分析表明（表1），試驗(yàn)樣地中，土壤有機(jī)質(zhì)的平均含量為9.35 g/kg，屬于中下水平；全氮的平均含量為0.92 g/kg，屬于中等水平；速效磷的平均含量為25.29 mg/kg，屬于中上水平；速效鉀的平均含量為288.42 mg/kg，屬于上等水平。各養(yǎng)分元素中，有機(jī)質(zhì)的變異系數(shù)最小，為14.22%，表現(xiàn)為中等程度變異；全氮、全磷、全鉀、堿解氮和速效鉀的變異系數(shù)均在15%～30%之間，表現(xiàn)為中等程度變異，且這5種養(yǎng)分性質(zhì)的變異系數(shù)較為接近，可能這5種養(yǎng)分性質(zhì)的變異受相同條件的控制，如研究區(qū)的地形、坡度、作物種植類型、植被覆蓋率等；而速效磷的變異系數(shù)最大，統(tǒng)計(jì)值為81.93%，表現(xiàn)較強(qiáng)的變異性，這可能與研究區(qū)坡耕地人工施肥、耕作等因素有關(guān)。

2.1.2 土壤養(yǎng)分的半方差分析。對(duì)研究區(qū)試驗(yàn)樣地土壤養(yǎng)分的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析只能在一定程度上反映土壤養(yǎng)分含量的總體狀況，不能精確定量地刻畫土壤養(yǎng)分含量分布的隨機(jī)性和結(jié)構(gòu)性[18]。因此，必須采用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行空間變異性分析。根據(jù)土壤養(yǎng)分的統(tǒng)計(jì)特征值，對(duì)研究的各土壤養(yǎng)分含量分別應(yīng)用GS+軟件進(jìn)行半方差的計(jì)算，所得7種養(yǎng)分含量的半方差理論模型及參數(shù)見表2。從表2 可以看出，有機(jī)質(zhì)、全磷、全鉀、速效鉀含量的變異函數(shù)以高斯模型的擬合效果較好；速效磷含量的變異函數(shù)擬合最佳的為指數(shù)模型；而全氮和堿解氮擬合為線性模型。7種養(yǎng)分變量的塊金值均大于0，說(shuō)明各土壤養(yǎng)分變量本身存在著因隨機(jī)和固有變異性所引起的采樣、試驗(yàn)和取樣誤差等各種正基底效應(yīng)，變異的大小由塊金值的大小決定。從結(jié)構(gòu)性因子角度來(lái)看，塊金值/基臺(tái)值的比例可表示系統(tǒng)變量的空間相關(guān)性程度，比值75%分別表示變量的空間相關(guān)性較強(qiáng)、中等、較弱。如果該比值較高，說(shuō)明由隨機(jī)部分的隨機(jī)因子引起的空間異質(zhì)性程度較大；相反，該比值較低，則由空間自相關(guān)部分的結(jié)構(gòu)因子引起的空間異質(zhì)性程度較大；如果該比值接近1，則說(shuō)明該該變量在整個(gè)尺度上具有恒定的變異。試驗(yàn)樣地中全氮和堿解氮的塊金值/基臺(tái)值為1，說(shuō)明在整個(gè)尺度上空間自相關(guān)性較弱，結(jié)構(gòu)性因子如土壤形成過(guò)程中的成土母質(zhì)、地形、巖層性質(zhì)等對(duì)其變異基本無(wú)影響，隨機(jī)性因子如土壤管理過(guò)程中的灌溉、施肥、作物布局、栽培管理措施等對(duì)其變異影響較大，但這種影響是均一的，導(dǎo)致全氮和堿解氮的含量在整個(gè)尺度上呈均一分布，這可能與該研究區(qū)坡耕地作物種植類型及施肥類型相近有關(guān)。試驗(yàn)樣地中有機(jī)質(zhì)、全磷、全鉀和速效鉀的塊金值/基臺(tái)值均小于25%，表現(xiàn)為較強(qiáng)的空間相關(guān)性，這表明有機(jī)質(zhì)、全磷、全鉀和速效鉀的變異主要受成土母質(zhì)、地形、地質(zhì)等結(jié)構(gòu)性因子影響。而速效磷的空間異質(zhì)性中等，同時(shí)受結(jié)構(gòu)性因子和隨機(jī)性因子的影響，這可能與試驗(yàn)樣地坡度、坡形、坡向，巖層屬性等自然因子以及耕作施肥、作物的種植類型等有關(guān)。

2.1.3 土壤養(yǎng)分的空間插值分析。利用ArcGIS 9.3軟件地統(tǒng)計(jì)分析模塊中的Kriging插值分析，分別作出有機(jī)質(zhì)、全氮、全磷、全鉀、堿解氮、速效磷、速效鉀這7種土壤養(yǎng)分和pH值的空間分布格局圖（圖1）。制圖采用試驗(yàn)樣地相對(duì)坐標(biāo)，圖中從上到下對(duì)應(yīng)試驗(yàn)樣地坡頂?shù)狡碌孜恢?。從圖1可以看出，土壤各養(yǎng)分的空間分布具有一定的斑塊性，其中有機(jī)質(zhì)、堿解氮、全磷和速效磷在坡頂、上坡和中坡位置含量較高，全氮、全鉀和速效鉀在坡底含量較高，從坡中部位置往坡頂含量逐步降低。全磷和速效磷，全鉀和速效鉀，在各坡位上都具有較好的空間相關(guān)性?？梢娫诓煌钠挛簧希煌B(yǎng)分的空間變異分布具有不同的特征，這與坡度、坡形、坡向、巖層走向等結(jié)構(gòu)性因子以及各樣點(diǎn)植被類型，耕作程度等隨機(jī)性因子有關(guān)。從空間插值圖上看，試驗(yàn)樣地的7種養(yǎng)分含量的空間分布與pH值的空間分布之間相關(guān)性較差，樣地各位置pH值分布也具有明顯的斑塊性，空間變異性較強(qiáng)，這主要與試驗(yàn)樣地的耕作、施肥等因素有關(guān)。

2.2 環(huán)境因子對(duì)土壤養(yǎng)分空間變異的影響

利用SPSS 19.0軟件對(duì)土壤養(yǎng)分和環(huán)境因子變量進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果表明研究區(qū)試驗(yàn)樣地各環(huán)境因子與土壤養(yǎng)分之間表現(xiàn)出不同的相關(guān)關(guān)系（表3）。坡度因子與全氮、全磷、速效磷呈正相關(guān)，而與有機(jī)質(zhì)、全鉀、堿解氮和速效鉀呈負(fù)相關(guān)；坡向和土層厚度與絕大部分養(yǎng)分呈正相關(guān)，特別是坡向和土層厚度與堿解氮的含量呈極顯著的正相關(guān)（P

3 結(jié)論與討論

用地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法研究了小尺度下巖溶區(qū)坡耕地土壤的有機(jī)質(zhì)、全氮、全磷、全鉀、堿解氮、速效磷、速效鉀的空間變異規(guī)律及其影響因素。結(jié)果表明，試驗(yàn)樣地中有機(jī)質(zhì)、全磷、全鉀和速效鉀的塊金值/基臺(tái)值均小于25%，表現(xiàn)為較強(qiáng)的空間相關(guān)性；而速效磷的塊金值/基臺(tái)值為31%，表現(xiàn)為中等的空間相關(guān)性；全氮和堿解氮的塊金值/基臺(tái)值為1，說(shuō)明在整個(gè)尺度上空間自相關(guān)性較弱，結(jié)構(gòu)性因子對(duì)其變異基本無(wú)影響，隨機(jī)性因子對(duì)其變異影響較大，但這種影響是均一的，導(dǎo)致全氮和堿解氮的含量在整個(gè)尺度上呈相對(duì)均一分布，這可能與該研究區(qū)坡耕地作物種植類型及施肥情況相似有關(guān)。ArcGIS空間插值分析表明，小尺度下巖溶區(qū)坡耕地土壤養(yǎng)分的空間分布具有一定的斑塊性，不同的坡位上，不同養(yǎng)分的空間變異分布具有不同的特征。其中有機(jī)質(zhì)、堿解氮、全磷和速效磷在坡頂、上坡和中坡位置含量較高，全氮、全鉀和速效鉀在坡底含量較高，全磷和速效磷、全鉀和速效鉀在各坡位上都具有較好的空間相關(guān)性，表明速效磷和速效鉀的空間變異依賴于全磷和全鉀的空間變異性。

而利用SPSS 19.0軟件對(duì)土壤養(yǎng)分和環(huán)境因子變量進(jìn)行相關(guān)性分析表明，研究區(qū)試驗(yàn)樣地各土壤養(yǎng)分和環(huán)境因子之間具有不同類型的相關(guān)關(guān)系。土壤有機(jī)質(zhì)與坡度、坡向、巖層走向、巖層傾角、基巖率和巖層厚度等結(jié)構(gòu)性因子呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，而與植被覆蓋率呈顯著（P

綜上所述，對(duì)小尺度下巖溶區(qū)坡耕地土壤養(yǎng)分的空間變異性和環(huán)境因子的相關(guān)性分析都表明地質(zhì)地貌等結(jié)構(gòu)性因子對(duì)巖溶區(qū)坡耕地土壤養(yǎng)分元素的空間分布及空間變異具有重要影響作用；而植被類型、作物種植及耕作程度等隨機(jī)性因子對(duì)有機(jī)質(zhì)含量的空間變異具有一定的影響作用。對(duì)于本就脆弱的巖溶區(qū)坡耕地生態(tài)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，更深入地研究該地區(qū)坡耕地的地質(zhì)地貌等自然環(huán)境狀況以及植物種植、耕作方式等土地利用情況對(duì)認(rèn)識(shí)該地區(qū)土壤養(yǎng)分的空間變異性和空間分布特征具有重要意義，同時(shí)也能為該地區(qū)今后的土壤質(zhì)量評(píng)估和石漠化預(yù)防治、理提供參考意見。

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第6篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量類型范文

[關(guān)鍵詞]書法景觀；限制；休閑限制階層模型；協(xié)商過(guò)程

[中圖分類號(hào)]F59

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]1002—5006（2012）07—0028—07

引言

書法景觀是由成批書法作品在特定地理空間范圍內(nèi)集體展現(xiàn)而形成的具有特殊外部視覺特征和特殊地方感的場(chǎng)所環(huán)境。作為人地關(guān)系中重要的地理環(huán)境元素，書法景觀的體驗(yàn)和欣賞將直接影響人類的環(huán)境感知、場(chǎng)所行為模式以及地方感形成等方面。旅游場(chǎng)所中的書法景觀體驗(yàn)將會(huì)影響旅游的參與、動(dòng)機(jī)、需求或滿意等等方面。然而，書法景觀作為書法——“中國(guó)文化核心之核心”的客觀存在和具有明確物質(zhì)載體的文化景觀類型，在旅游活動(dòng)中往往由于一些限制性因素被旅游者忽視，不被旅游者加以環(huán)境的使用（如活動(dòng)的參與），導(dǎo)致不能顯著提升旅游者場(chǎng)所感知、參與或滿意度等，最終成為旅游場(chǎng)所的“擺設(shè)”。

“限制”的概念廣泛運(yùn)用于休閑領(lǐng)域已近40年，西方休閑限制的研究大致經(jīng)歷了形成期、試驗(yàn)期、假設(shè)驅(qū)動(dòng)期和理論驅(qū)動(dòng)期4個(gè)階段。早期學(xué)者關(guān)注休閑限制的定義，而從20世紀(jì)90年代以來(lái)，研究者們拓展了休閑限制因素的類別研究?？藙诟５潞透瓯龋–rawford&Godbey）將休閑限制分為3種類型：個(gè)體限制因素、人際限制因素以及結(jié)構(gòu)限制因素?？藙诟５碌扔忠匀愋蓍e限制類型為基礎(chǔ)，提出了休閑限制階層模型。休閑限制階層模型認(rèn)為，個(gè)體是以階層方式逐一面對(duì)不同類型的限制，并進(jìn)行協(xié)商，進(jìn)而影響對(duì)于活動(dòng)的參與。

雖然20世紀(jì)六七十年代，旅行阻礙就已經(jīng)被提出，但是直到最近，休閑限制理論才被引入旅游研究中。研究者針對(duì)大自然旅游、博物館旅游、節(jié)事旅游、體育旅游、郵輪旅游等多種旅游形式進(jìn)行了旅游限制因素研究。對(duì)于不同的游客特殊細(xì)分市場(chǎng)如老年人、學(xué)生、殘疾人等，研究者也進(jìn)行了大量的研究。人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征對(duì)旅游限制的影響也有所探討。雖然休閑限制理論極大地拓展了旅游限制的研究，但是該理論在旅游研究中的應(yīng)用還存在以下問(wèn)題：①特定的旅游活動(dòng)形式下的旅游限制因素和結(jié)構(gòu)不同于休閑活動(dòng)背景下的休閑限制因素和結(jié)構(gòu)；②旅游活動(dòng)中的旅游限制因素并不是同質(zhì)的，不同的活動(dòng)下旅游限制因素不同。

本研究通過(guò)文獻(xiàn)梳理的方法，綜合休閑和旅游研究中限制因素的概念框架，結(jié)合書法景觀體驗(yàn)場(chǎng)景進(jìn)行整合修正，形成書法景觀體驗(yàn)的限制因素量表。使用該量表進(jìn)行調(diào)查，驗(yàn)證書法景觀體驗(yàn)中是否存在限制階層模型以及限制協(xié)商過(guò)程，對(duì)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征對(duì)書法景觀體驗(yàn)限制的影響進(jìn)行探討。研究對(duì)于休閑限制階層模型在旅游中的應(yīng)用場(chǎng)景有所拓展。針對(duì)書法景觀這一特殊的旅游體驗(yàn)對(duì)象的限制因素探討將有助于對(duì)不同活動(dòng)場(chǎng)景下的旅游限制因素的研究。

1 研究路線與方法

1.1書法景觀體驗(yàn)限制定義

本研究根據(jù)休閑限制定義以及其在旅游中的定義拓展和修正定義書法景觀體驗(yàn)的限制因素：書法景觀體驗(yàn)的限制因素是抑制人們欣賞書法景觀，忽略書法景觀存在，導(dǎo)致不能或者不能持續(xù)進(jìn)行書法景觀體驗(yàn)、參與書法景觀體驗(yàn)活動(dòng)，進(jìn)而產(chǎn)生旅游體驗(yàn)質(zhì)量問(wèn)題的一切因素。

1.2量表設(shè)計(jì)

本研究根據(jù)丘吉爾（Churchill）提出的測(cè)量量表設(shè)計(jì)規(guī)范進(jìn)行書法景觀體驗(yàn)限制的量表設(shè)計(jì)，通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，結(jié)合書法景觀體驗(yàn)的自身特征，設(shè)計(jì)了一套含14個(gè)測(cè)度項(xiàng)目的量表。通過(guò)專家小組會(huì)議討論以及網(wǎng)絡(luò)預(yù)調(diào)研的結(jié)果，刪除了其中3項(xiàng)相關(guān)性不強(qiáng)、選擇頻率較低的測(cè)度項(xiàng)目，最后形成一套11個(gè)測(cè)度項(xiàng)目的書法景觀體驗(yàn)量表。

1.3驗(yàn)證性因子分析

為驗(yàn)證書法景觀體驗(yàn)的限制階層模型，分析書法景觀體驗(yàn)中的限制是否存在三因子維度，本研究采用了驗(yàn)證性因子分析。驗(yàn)證性因子分析可以檢驗(yàn)觀察變量與潛變量之間的假設(shè)關(guān)系，可以說(shuō)是結(jié)構(gòu)方程模型當(dāng)中最基礎(chǔ)的測(cè)量部分。它不但是結(jié)構(gòu)方程模型中其他后續(xù)高等統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)，更可以獨(dú)立應(yīng)用在信度的考驗(yàn)和理論有效性的確認(rèn)上。在旅游研究中，驗(yàn)證性因子分析經(jīng)常作為結(jié)構(gòu)方程模型分析前的一個(gè)前置步驟或基礎(chǔ)框架。

此外，本研究還將采用雷默爾等（Raymore，etal.）提出的系列方法（含中位數(shù)分割，同步性z檢驗(yàn)以及元模型）探討書法景觀體驗(yàn)限制的協(xié)商過(guò)程，采用多元方差分析研究人口社會(huì)學(xué)特征對(duì)書法景觀體驗(yàn)限制的影響。

2 實(shí)證研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

2.1研究區(qū)域

大雁塔北廣場(chǎng)位于始建于公元589年的大雁塔腳下，是目前全國(guó)乃至亞洲最大的噴泉廣場(chǎng)和最大的水景廣場(chǎng)。廣場(chǎng)以大雁塔為中心軸三等分，中央為主景水道，左右兩側(cè)分置“唐詩(shī)園林區(qū)”、“法相花壇區(qū)”、“禪修林樹區(qū)”等景觀，廣場(chǎng)南端設(shè)置“水景落瀑”、“主題水景”、“觀景平臺(tái)”等景觀。大雁塔北廣場(chǎng)作為通過(guò)書法景觀來(lái)增強(qiáng)休閑內(nèi)容和活動(dòng)的輔助主題休閑廣場(chǎng)，通過(guò)大量的地面表現(xiàn)（地景浮雕）、雕塑表現(xiàn)（大唐精英雕塑）、小品表現(xiàn)（水景雕塑小品）等書法景觀形式展示中國(guó)書法藝術(shù)，供游人參觀欣賞，寓教于樂。對(duì)大雁塔北廣場(chǎng)中書法景觀這一特殊的文化景觀的展現(xiàn)形式已引起了當(dāng)?shù)貢业年P(guān)注，游客書法景觀體驗(yàn)的研究對(duì)未來(lái)文化景觀規(guī)劃有重要價(jià)值。

2.2數(shù)據(jù)獲取與調(diào)查樣本分析

2.2.1問(wèn)卷設(shè)計(jì)與調(diào)查

本研究的調(diào)查問(wèn)卷主要包括書法景觀體驗(yàn)的限制因素測(cè)量量表、旅游者書法欣賞偏好、參與及滿意度測(cè)量量表、旅游者人口學(xué)特征及出游特征等內(nèi)容。書法景觀體驗(yàn)的限制因素測(cè)量量表采用5分制李克特量表，1表示非常不同意（滿意），2表示不同意（滿意），3表示一般，4表示同意（滿意），5表示非常同意（滿意）。調(diào)查小組一行14人于2010年8月11-13日及16-20日在大雁塔北廣場(chǎng)對(duì)游客展開隨機(jī)抽樣問(wèn)卷調(diào)查及訪談，共發(fā)放問(wèn)卷600份，回收589份，整理后獲得有效問(wèn)卷486份，回收率及有效率分別為98%和83%。

2.2.2樣本描述統(tǒng)計(jì)

從表1的樣本統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，被訪者以中青年人為主，學(xué)生、技32/1人和專業(yè)技術(shù)人員居多，學(xué)歷層次和收入水平較高；絕大多數(shù)被訪者是第一次來(lái)到大雁塔北廣場(chǎng)；而從距離上一次拿毛筆寫字的時(shí)間來(lái)看，58.7%的被訪者上一次拿毛筆為一年前或者從未寫過(guò)，說(shuō)明對(duì)書法的了解和掌握水平并不高。

3 結(jié)果分析

3.1書法景觀體驗(yàn)限制階層模型的驗(yàn)證性因子分析

3.1.1數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

對(duì)調(diào)查所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步整理和檢查，對(duì)于異常數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的核實(shí)、校正和剔除，而對(duì)缺少的數(shù)據(jù)則采用樣本均值進(jìn)行替代處理。對(duì)于由11個(gè)限制性因素項(xiàng)組成的量表進(jìn)行問(wèn)卷效度分析和信度閾值0.5，說(shuō)明模型中的觀察變量對(duì)于潛在變量的平均解釋能力一般。各潛變量之間的路徑系數(shù)均是顯著的，取值介于0.35～0.69。實(shí)證結(jié)果支持理論假設(shè)，說(shuō)明書法景觀體驗(yàn)的限制階層模型得到了較好的驗(yàn)證。此外，潛變量之間的路徑系數(shù)反映潛變量之間的相關(guān)關(guān)系，結(jié)構(gòu)因素與人際因素的路徑系數(shù)大于人際因素與個(gè)人因素的路徑系數(shù)，而后者又大于結(jié)構(gòu)因素與個(gè)人因素的路徑系數(shù)，這反映了限制階層模型中各層級(jí)間可能存在的“限制因素協(xié)商”。

3.2“協(xié)商過(guò)程”驗(yàn)證

為探討個(gè)人因素，人際因素和結(jié)構(gòu)因素之間是否存在“協(xié)商”過(guò)程，可以采用雷默爾等的研究方法：①計(jì)算三種因素的平均得分，該得分分別由三種因素的各個(gè)體觀察變量得分做算術(shù)平均。②采用中位數(shù)分割手段將三類因素均劃分為低與高兩類，由此劃分出8組，任何一個(gè)受訪者都只可能屬于這8組中的一組。第一組：低（個(gè)人因素），低（人際因素），低（結(jié)構(gòu)因素）；第二組：低，高，低；第三組：低，低，高；第四組：低，高，高；第五組：高，低，低；第六組：高，高，低；第七組：高，低，高；第八組：高，高，高。利用同步性z檢驗(yàn)對(duì)樣本分布進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示除第四組與第五組差異不明顯外，其他組差異顯著，顯示分布并不遵循概率分布，而是存在關(guān)系或?qū)蛹?jí)。③用元模型來(lái)研究“協(xié)商過(guò)程”，即從一個(gè)層級(jí)的限制因素到更高一級(jí)的限制性因素。假設(shè)存在這類“協(xié)商過(guò)程”，則存在四種限制條件群體，即個(gè)體因素高感知群體，人際因素高感知群體，結(jié)構(gòu)因素高感知群體及全因素低感知群體。

個(gè)體因素高感知群體由第五、第六、第七、第八4組組成，本研究中的觀測(cè)樣本數(shù)為195。人際因素高感知群體（n=112）由第二、第四組組成。結(jié)構(gòu)因素高感知群體（n=50）為第三組。全要素低感知群體（n=129）則為第一組（表3）。在一般情況下，按照協(xié)商過(guò)程產(chǎn)生的金字塔型階層理論，4個(gè)群體的大小關(guān)系應(yīng)當(dāng)是個(gè)人因素高感知群體>人際因素高感知群體>結(jié)構(gòu)因素高感知群體>全因素低感知群體。從4個(gè)群體的觀測(cè)樣本個(gè)數(shù)來(lái)看，個(gè)人因素高感知群體>人際因素高感知群體>結(jié)構(gòu)因素高感知群體是符合金字塔形規(guī)律的，但是全因素低感知群體觀測(cè)樣本個(gè)體數(shù)目較大，這是由于本研究的對(duì)象是已經(jīng)參與到旅游活動(dòng)和書法景觀體驗(yàn)的游客，所以全因素低感知群體比其他3個(gè)群體大是合理的。比較結(jié)果一定程度上反映了“協(xié)商過(guò)程”的存在，證實(shí)了限制階層模型在書法景觀體驗(yàn)中是適用的，說(shuō)明個(gè)體克服個(gè)體限制因素后才會(huì)逐步轉(zhuǎn)向人際限制因素與結(jié)構(gòu)限制因素。

3.3人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征影響的多元方差分析

采用多元方差分析進(jìn)行人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征（性別、年齡、民族、受教育水平、月收入等）對(duì)個(gè)人因素、人際因素以及結(jié)構(gòu)因素的影響進(jìn)行分析，模型結(jié)果僅保留0.05水平下的影響顯著因素。根據(jù)限制性因素類別建立獨(dú)立的3個(gè)多元方差分析模型。為保證結(jié)果的解釋有效合理，多元方差分析模型采用非飽和模型，影響因素包括納入分析的所有人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征的所有主效應(yīng)和所有變量之間的二元交互效應(yīng)。

個(gè)人因素的多元方差分析結(jié)果如表4所示，在0.05水平下顯著影響個(gè)人因素的變量包括年齡、月收入、年齡與民族的交互作用，年齡與月收入的交互作用，民族與受教育水平的交互作用，民族與月收入的交互作用。

從人際因素的多元方差分析（非飽和模型）結(jié)果（如表5所示）來(lái)看，在95%置信區(qū)間下顯著影響人際因素的有年齡與受教育水平的交互作用，性別與年齡的交互作用。單個(gè)變量的主效應(yīng)影響均不顯著。

最后，結(jié)構(gòu)因素的多元方差分析結(jié)果顯示，所選取的人口社會(huì)學(xué)變量的主效應(yīng)及所有的二元交互效應(yīng)對(duì)于結(jié)構(gòu)因素影響均不顯著。

個(gè)人因素、人際因素和結(jié)構(gòu)因素三種限制性因素的多元方差分析結(jié)果顯示：①人口經(jīng)濟(jì)學(xué)特征對(duì)于個(gè)人因素影響明顯。年齡因素說(shuō)明不同的個(gè)體生命周期階段，個(gè)體因素存在差異；月收入水平也對(duì)個(gè)體因素產(chǎn)生影響；不同年齡民族、月收入的差異以及不同民族受教育水平、月收入的差異都會(huì)影響到個(gè)人因素。②人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征對(duì)人際因素影響相對(duì)于對(duì)個(gè)人因素來(lái)說(shuō)減弱，僅有年齡與受教育水平的交互作用，性別與年齡的交互作用產(chǎn)生影響。③人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征對(duì)結(jié)構(gòu)因素影響不顯著。4結(jié)論與討論

本文引入休閑限制理論，通過(guò)實(shí)證研究對(duì)書法景觀體驗(yàn)中的限制因素的類別、結(jié)構(gòu)以及協(xié)商過(guò)程進(jìn)行了分析，同時(shí)還分析了人口社會(huì)學(xué)特征對(duì)書法景觀體驗(yàn)限制的影響。

（1）本文針對(duì)書法景觀體驗(yàn)中阻礙性因素，借鑒休閑限制概念定義了“書法景觀體驗(yàn)限制”，并借鑒休閑限制測(cè)度量表以及該量表在旅游研究中的應(yīng)用實(shí)例，結(jié)合書法景觀這一特殊的文化景觀類型體驗(yàn)時(shí)的限制因素，構(gòu)建了書法景觀體驗(yàn)背景下的限制測(cè)度量表。經(jīng)實(shí)證研究，該量表雖需改進(jìn)，但已具備一定的信度和效度。

（2）研究通過(guò)驗(yàn)證性因子分析探討了書法景觀體驗(yàn)背景下的限制三因子結(jié)構(gòu)和限制階層模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，書法景觀體驗(yàn)限制存在個(gè)人限制因素、人際限制因素與結(jié)構(gòu)限制因素的三因子結(jié)構(gòu)，因子之間也存在顯著的相關(guān)關(guān)系，并呈現(xiàn)相鄰相關(guān)性強(qiáng)、遠(yuǎn)離相關(guān)性弱的現(xiàn)象。由于實(shí)證研究的調(diào)查對(duì)象是正在進(jìn)行參與活動(dòng)的人群，全要素低感知群體會(huì)較大，其他三類群體包含的個(gè)體數(shù)呈現(xiàn)了良好的大小關(guān)系。研究雖然證實(shí)了在書法景觀體驗(yàn)這一特殊的旅游場(chǎng)景中存在限制階層結(jié)構(gòu)與限制協(xié)商過(guò)程，但是書法景觀的體驗(yàn)限制因素并不等同于以往研究中的限制因素，書法景觀的體驗(yàn)限制因素更加側(cè)重于地方景觀的感知以及中國(guó)藝術(shù)的審美。

第7篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量類型范文

關(guān)鍵詞：秩和比法 學(xué)校 監(jiān)測(cè) 環(huán)境衛(wèi)生

中圖分類號(hào)：G421 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1673-9795（2013）09（b）-0071-01

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

2011年某地按照《中國(guó)衛(wèi)生監(jiān)督統(tǒng)計(jì)報(bào)表學(xué)校衛(wèi)生情況年報(bào)表技術(shù)規(guī)范》和《學(xué)校衛(wèi)生監(jiān)督綜合評(píng)價(jià)》（GB/T18025-2000）的要求，共監(jiān)測(cè)小學(xué)、中學(xué)、九年/十二年制（簡(jiǎn)稱一貫制）和大專共計(jì)4類311所學(xué)校，1866間教室，18673套課桌椅。評(píng)價(jià)教室環(huán)境衛(wèi)生監(jiān)測(cè)合格率（%）主要包括人均面積（X1）、黑板與前排課桌椅距離（X2）、課桌配置（X3）、課椅配置（X4）、教室朝向（X5）、黑板尺寸（X6）、黑板反射系數(shù)（X7）、教室采光方向（X8）、玻地比（X9）、后墻反射系數(shù)（X10）、采光系數(shù)（X11）、燈管垂直黑板（X12）、控制式燈具（X13）和桌面照度（X14）等14項(xiàng)指標(biāo)，各評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)際觀測(cè)值見表1[1]。數(shù)據(jù)來(lái)自文獻(xiàn)，真實(shí)可靠。

1.2 統(tǒng)計(jì)方法

采用基于秩和比的可信區(qū)間法[2]對(duì)表1資料進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。注意，按bonferroni法[3]調(diào)整檢驗(yàn)水準(zhǔn)：設(shè)原檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05，則調(diào)整后的檢驗(yàn)水準(zhǔn)分別為α′=2α/n（n-1）=0.00833，其中n表示學(xué)校類別數(shù)量，下同。

2 結(jié)果

2.1 編秩并計(jì)算秩和比

將14個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)按從小到大順序編秩（見表1觀測(cè)值后括號(hào)內(nèi)的數(shù)字），按照公式RSR=ΣR/mn（R表示秩次，m表示評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量，下同）計(jì)算秩和比并排序（見表2第1列和第2列），其排序結(jié)果為大專>中學(xué)>小學(xué)>一貫制。

2.2 綜合評(píng)價(jià)

按參數(shù)統(tǒng)計(jì)的要求，按照公式y(tǒng)=arcsin（RSR）0.5計(jì)算RSR的變量代換值，按照公式y(tǒng)±2.64Sy（Sy2=820.7/mn）計(jì)算并比較y的95%CI（見表2）可知，除中學(xué)和小學(xué)教學(xué)環(huán)境衛(wèi)生質(zhì)量之間無(wú)顯著意義（P>0.05）外，其他類型學(xué)校教學(xué)環(huán)境衛(wèi)生質(zhì)量?jī)蓛芍g的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P均

3 討論

本文所述秩和比為反映不同類型學(xué)校教學(xué)環(huán)境衛(wèi)生質(zhì)量的一個(gè)綜合指數(shù)，由于編秩時(shí)區(qū)分高優(yōu)與低優(yōu)指標(biāo)，因此，計(jì)算得到的秩和比越大越越好，據(jù)此可知4類學(xué)校教學(xué)環(huán)境衛(wèi)生質(zhì)量的排序結(jié)果為大專>中學(xué)>小學(xué)>一貫制。

從不同類型學(xué)校教學(xué)環(huán)境衛(wèi)生質(zhì)量的兩兩比較來(lái)看，除中學(xué)和小學(xué)教學(xué)環(huán)境衛(wèi)生質(zhì)量之間無(wú)顯著意義（P>0.05）外，其他類型學(xué)校教學(xué)環(huán)境衛(wèi)生質(zhì)量?jī)蓛芍g的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P均

在計(jì)算和比較秩和比變量變換值的95%可信區(qū)間時(shí)，為了減少I類錯(cuò)誤，必須對(duì)原檢驗(yàn)水準(zhǔn)進(jìn)行調(diào)整。調(diào)整的方法有bonferroni法和idák法，其中比較組數(shù)較少時(shí)采用前法，比較組數(shù)較多時(shí)采用后法[3]。但是，比較組數(shù)較多時(shí)，應(yīng)用基于秩和比的分檔法[4]進(jìn)行聚類分析，但是這里的聚類分析是基于合理分檔數(shù)表并達(dá)到到最佳分檔要求方可，與上述利用可信區(qū)間法聚類的原理不同。

文獻(xiàn)[1]僅從綜合4類學(xué)校計(jì)算得到的合計(jì)（平均）合格率的角度出發(fā)，認(rèn)為人均面積、教室朝向、黑板尺寸、黑板反射系數(shù)、教室采光方向、玻地比、采光系數(shù)、燈管垂直黑板布置、控制式燈具、桌面照度、教室溫度等指標(biāo)的合格率均達(dá)到國(guó)家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的要求，黑板和前排課桌距離、課桌椅配置、后墻反射系數(shù)和噪聲為不合格，進(jìn)而分析表明各不同學(xué)校類型達(dá)標(biāo)率之間的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

參考文獻(xiàn)

[1] 陶曉燕，李馥宣，周麗，等.深圳市2008―2011年學(xué)校教學(xué)環(huán)境衛(wèi)生監(jiān)督綜合評(píng)價(jià)結(jié)果分析[J].中國(guó)衛(wèi)生監(jiān)督雜志，2012，19（6）：551-554.

[2] 胡昆，孫愛峰.秩和比法在碘缺乏病健康教育效果綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].中國(guó)醫(yī)藥指南，2012，10（36）：390-391.

[3] 方積乾，主編.醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)與電腦實(shí)驗(yàn)[M].4版.上海：上海科學(xué)技術(shù)出版社，2012：133.

[4] 孫愛峰.秩和比法在不同地區(qū)人體蛔蟲感染現(xiàn)狀調(diào)查結(jié)果綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].中國(guó)醫(yī)藥指南，2011，9（31）：226-227.

第8篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量類型范文

相關(guān)分析法以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為基礎(chǔ)，主要用于測(cè)定現(xiàn)象之間相關(guān)關(guān)系的規(guī)律性。將其應(yīng)用到課程相關(guān)性分析中，可從大量的、有噪聲的、隨機(jī)的課程教學(xué)所得數(shù)據(jù)中，使用成熟的數(shù)據(jù)處理模型，提取出隱含且有用的信息，以便于研究?jī)蓚€(gè)變量因子間的相關(guān)關(guān)系，直接量化兩門課程間的相關(guān)性。相關(guān)分析法計(jì)算過(guò)程中，通常以計(jì)算相關(guān)系數(shù)R（又稱皮氏積矩相關(guān)系數(shù)，計(jì)算式如式1）來(lái)判定現(xiàn)象之間相關(guān)關(guān)系的密切程度，其絕對(duì)值在0.8以上表明高度相關(guān)，必要時(shí)對(duì)R進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。最終結(jié)果|R|≤1。當(dāng)R>0時(shí)為正相關(guān)，即兩個(gè)變量之間的變化方向一致；當(dāng)R<0時(shí)為負(fù)相關(guān)，即兩個(gè)變量變化趨勢(shì)相反；當(dāng)R=1是為完全相關(guān)，R=-1時(shí)為完全負(fù)相關(guān)，R=0則不相關(guān)。一般來(lái)說(shuō)，0.3≤|R|<0.5稱為低度相關(guān)，0.5≤|R|<0.8稱為顯著相關(guān)，≥0.8則為高度相關(guān)。課程相關(guān)性分析實(shí)踐中，一般會(huì)選擇學(xué)習(xí)成績(jī)?yōu)樽兞縳或y來(lái)考察兩門課程的相關(guān)程度。

二、相關(guān)性分析

《統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《基礎(chǔ)會(huì)計(jì)學(xué)》和《資產(chǎn)評(píng)估》兩課程間的相關(guān)性分析主要采用相關(guān)分析法進(jìn)行研究，即對(duì)課程成績(jī)進(jìn)行單因子相關(guān)分析,通過(guò)計(jì)算兩兩課程間的相關(guān)系數(shù)來(lái)確定的大小，判斷出是低度相關(guān)、顯著相關(guān)還是高度相關(guān)。分析采用的軟件是SPSS,其變量因子是課程考試成績(jī)，分析的過(guò)程主要包括導(dǎo)入數(shù)據(jù)、相關(guān)分析過(guò)程的實(shí)現(xiàn)和結(jié)果研究。（一）數(shù)據(jù)導(dǎo)入在SPSS中提供了多種導(dǎo)入數(shù)據(jù)的方式，常用的有導(dǎo)入文本文件中的數(shù)據(jù)和導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。本課題研究過(guò)程中收集的數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中，因此選擇由數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)的方式。在菜單欄中選擇FileOpenDatabaseNewQuery，把Access數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到SPSS中，部分?jǐn)?shù)據(jù)如圖。（二）相關(guān)分析過(guò)程的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入完成后，進(jìn)行相關(guān)分析。在菜單欄中選擇AnalyzeCorrelateBivariate進(jìn)行兩變量相關(guān)分析，將彈出對(duì)話框左邊的備選源變量通過(guò)箭頭按鈕輸入到Variables選項(xiàng)框中。相關(guān)性分析的參數(shù)含義解釋如下：（1）CorrelationCoefficients選項(xiàng)區(qū)內(nèi)可選擇計(jì)算相關(guān)系數(shù)的種類，課程相關(guān)分析的變量是連續(xù)型變量，故選擇Pearson相關(guān)系數(shù)，即r系數(shù)。（2）testofsignificant選項(xiàng)內(nèi)可選擇顯著性檢驗(yàn)的類型，課程的相關(guān)分析中，事先并不清楚課程變量之間的差異方向，故選擇Two-tailed。參數(shù)設(shè)置完成后，點(diǎn)擊OK，SPSS自動(dòng)進(jìn)入分析并輸出分析結(jié)果，具體結(jié)果相見表1。（三）相關(guān)性結(jié)果分析R系數(shù)是課程相關(guān)性緊密程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。當(dāng)R大于0.5時(shí)，則認(rèn)為兩課程顯著相關(guān)；當(dāng)R大于0.8時(shí)，則認(rèn)為兩課程高度相關(guān)。由表1數(shù)據(jù)可知：（1）《統(tǒng)計(jì)學(xué)》與《基礎(chǔ)會(huì)計(jì)學(xué)》和《資產(chǎn)評(píng)估》均顯著相關(guān)，R值分別為0.569和0.532。（2）《基礎(chǔ)會(huì)計(jì)學(xué)》與《資產(chǎn)評(píng)估》兩課程高度相關(guān)，R值達(dá)0.861。

三、結(jié)束語(yǔ)

第9篇：統(tǒng)計(jì)學(xué)變量類型范文

【關(guān)鍵詞】 安全;知識(shí);因素分析,統(tǒng)計(jì)學(xué);學(xué)生

【中圖分類號(hào)】 R 179 G 479 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1000-9817(2009)08-0679-03

當(dāng)前學(xué)校安全問(wèn)題面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)[1]。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)、文化、醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展以及生活條件和生活方式的改變,以往嚴(yán)重危害青少年生命和健康的傳染病、營(yíng)養(yǎng)不良在發(fā)達(dá)國(guó)家和部分發(fā)展中國(guó)家已基本得到控制,而傷害則已逐漸成為青少年的主要死亡原因。學(xué)生的安全知識(shí)、安全技能是影響兒童青少年傷害的主要因素之一。本文通過(guò)對(duì)學(xué)生安全知識(shí)、安全技能的調(diào)查,了解中小學(xué)生安全知識(shí)、安全技能的現(xiàn)狀,為預(yù)防和控制兒童青少年傷害的發(fā)生提供科學(xué)依據(jù)。

1 對(duì)象與方法

1.1 對(duì)象 采取分層整群抽樣方法,將某市按照學(xué)校類型分為普通小學(xué)、重點(diǎn)小學(xué)、普通初中、重點(diǎn)初中、普通高中、重點(diǎn)高中等6層,每層隨機(jī)抽取2所學(xué)校,每所學(xué)校各年級(jí)按班級(jí)人數(shù)整群抽取100名左右學(xué)生。由于低年級(jí)學(xué)生的認(rèn)知能力存在一定的不足,小學(xué)僅調(diào)查四～六年級(jí)學(xué)生。全市共調(diào)查12所學(xué)校4 600名學(xué)生,收回有效問(wèn)卷4 507份,有效問(wèn)卷回收率為98.0%。年齡最小的8歲,最大的20歲,其中10～18歲之間的占97.7%。在家庭情況中,父親文化程度在高中及以上的占56.9%,母親文化程度在高中及以上的占47.6%,家庭年總收入在5萬(wàn)元以上的為37.3%。

1.2 方法 采用“學(xué)生傷害與安全因素調(diào)查問(wèn)卷”,內(nèi)容包括基本社會(huì)學(xué)資料、安全行為、安全知識(shí)和技能、其他4個(gè)方面共62道題目,題型均為選擇題。所有問(wèn)卷調(diào)查均由研究者和經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的專業(yè)人員擔(dān)任調(diào)查員,在學(xué)校保健教師的協(xié)助下組織學(xué)生在課堂內(nèi)匿名自填,當(dāng)場(chǎng)獨(dú)立完成,問(wèn)卷統(tǒng)一發(fā)放,統(tǒng)一回收。

剔除無(wú)效問(wèn)卷后,統(tǒng)一使用EpiData 3.0軟件,采用雙錄入方式輸入并校對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù),建立數(shù)據(jù)庫(kù)。采用SPSS 13.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析。

2 結(jié)果

2.1 安全知識(shí)

2.1.1 基本情況 安全知識(shí)調(diào)查包括急救知識(shí)、煤氣中毒知識(shí)等日常生活方面和放射性事故、海嘯等災(zāi)害方面的知識(shí)共16道題。在日常生活安全知識(shí)方面,學(xué)生對(duì)觸電防護(hù)、煤氣中毒、溺水搶救等知識(shí)掌握較好,選擇“知道”的分別達(dá)到24.8%,24.1%和20.9%;而對(duì)于脊柱跌傷搬運(yùn)和心臟病搶救的知識(shí)則了解不多,選擇“知道”的僅有14.1%和14.2%。在災(zāi)害知識(shí)方面,地震和洪水的逃生知識(shí)掌握較好,選擇“知道”的分別達(dá)到20.2%和19.5%;而化學(xué)物中毒、化學(xué)毒物泄露、放射性事故的知曉率則較低,分別為10.8%,11.0%和14.4%。

獲得安全知識(shí)的途徑主要為廣播電視(39.9%)、報(bào)刊書籍(23.9%)和學(xué)校課堂(16.3%),68.3%的父親和70.6%的母親會(huì)經(jīng)常主動(dòng)告訴孩子一些安全知識(shí),有4.6%的學(xué)生認(rèn)為獲得安全知識(shí)的主要途徑是家長(zhǎng)介紹。

2.1.2 不同學(xué)段學(xué)生安全知識(shí)知曉率比較 見表1。

由表1可知,小學(xué)生、初中生和高中生對(duì)于化學(xué)毒物泄露、心臟病搶救和脊柱跌傷搬運(yùn)知識(shí)的知曉率差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;高中生其余各項(xiàng)安全知識(shí)的知曉率均高于初中生和小學(xué)生,經(jīng)χ2檢驗(yàn),差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P值均

2.1.3 安全知識(shí)得分影響因素分析 通過(guò)賦值轉(zhuǎn)換后定量分析,安全知識(shí)得分最低16分,最高64分,中位數(shù)為40分,均數(shù)為(39.84±10.36)分。將學(xué)生根據(jù)安全知識(shí)得分分為A,B組,安全知識(shí)得分

由表2可知,普通學(xué)校、父母不經(jīng)常主動(dòng)告知安全知識(shí)都是安全知識(shí)得分較高的不利因素,而女生、高年級(jí)、父親文化程度較高、家庭年總收入較高則是安全知識(shí)得分較高的有利因素,單項(xiàng)檢驗(yàn)顯示,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P值均

2.2 安全技能 學(xué)生對(duì)觸電防護(hù)、樓內(nèi)失火逃生的技能掌握較好,正確回答率分別達(dá)到91.6%和88.0%;而在“是否會(huì)正確使用滅火器”一項(xiàng),僅有29.2%的學(xué)生選擇了“會(huì)”,該項(xiàng)技能掌握較差。

2.2.1 不同人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征學(xué)生安全技能得分比較 通過(guò)對(duì)各項(xiàng)安全技能的選項(xiàng)賦值轉(zhuǎn)換,將學(xué)生對(duì)于安全技能的掌握情況定量化,不同人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征學(xué)生安全技能得分比較見表3。

由表3可知,不同性別和父母職業(yè)不同的學(xué)生安全技能得分差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;而不同學(xué)校類型、父母文化程度以及安全知識(shí)得分不同的學(xué)生安全技能得分差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2.2.2 安全技能得分影響因素分析 通過(guò)賦值轉(zhuǎn)換后定量分析,安全技能得分最低9分,最高18分,中位數(shù)為14分,均數(shù)為(13.99±1.26)分。以學(xué)生安全技能得分為因變量,以學(xué)校類型、性別、年級(jí)、父母文化程度、父母職業(yè)、家庭年收入、安全知識(shí)得分為自變量,采用逐步回歸分析,入選和剔除自變量,找出對(duì)安全行為有影響的變量。α=0.05,β=0.10,構(gòu)建多元線性回歸模型對(duì)安全技能得分可能的影響因素進(jìn)行分析,回歸方程的假設(shè)檢驗(yàn)F值為34.970,α

由表4可知,進(jìn)入方程的變量有學(xué)校類型、性別、年級(jí)、安全知識(shí)和父母文化程度;由標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)可知,年級(jí)對(duì)學(xué)生安全技能得分的影響最大。

3 討論

3.1 安全知識(shí)現(xiàn)狀及其影響因素分析 安全知識(shí)的掌握情況對(duì)于青少年能否保障自身的安全起著舉足輕重的作用。但本次調(diào)查結(jié)果顯示,安全知識(shí)得分在45分以上(相當(dāng)于百分制的60分)的學(xué)生僅占29.7%。調(diào)查結(jié)果還顯示, 在災(zāi)害逃生知識(shí)方面,學(xué)生自我報(bào)告對(duì)于地震、洪水知識(shí)知曉情況相對(duì)較好,而化學(xué)毒物泄露、放射性事故等方面的知識(shí)相對(duì)薄弱;在日常生活安全常識(shí)方面,學(xué)生對(duì)于脊柱跌傷搬運(yùn)和心臟病搶救的知識(shí)掌握較差,而對(duì)觸電防護(hù)、煤氣中毒防護(hù)等知識(shí)的了解相對(duì)較好。

學(xué)生的安全知識(shí)主要來(lái)源為廣播電視,不同于張瑾等[2]的調(diào)查結(jié)果(學(xué)生主要知識(shí)來(lái)源為書本),可能與調(diào)查對(duì)象的年齡段不同有關(guān)。隨著年級(jí)的增長(zhǎng),學(xué)生積累的各種知識(shí)在不斷增多,知識(shí)面不斷擴(kuò)展,學(xué)生并不滿足于學(xué)校教育和家庭教育所學(xué)到的安全知識(shí),因此利用各種社會(huì)資源如電視、廣播、報(bào)紙和網(wǎng)絡(luò)等來(lái)獲取安全知識(shí)。由此可見,社會(huì)環(huán)境對(duì)于學(xué)生的安全知識(shí)積累有著重要意義。

調(diào)查結(jié)果還顯示, 當(dāng)煤氣中毒等情況出現(xiàn)時(shí),女生往往能較好地處理;而在核武器防護(hù)等知識(shí)方面,男生知曉率較高?？赡芘c男生對(duì)自然災(zāi)害方面的知識(shí)感興趣、相關(guān)書籍或影像資料接觸較多有關(guān)。

重點(diǎn)學(xué)校學(xué)生安全知識(shí)得分高于普通中學(xué),可能與學(xué)校教育內(nèi)容有關(guān),但也不排除因?yàn)槭艿綄W(xué)生自身性格和素質(zhì)差異等混雜因素影響,外向型或混合型性格的學(xué)生安全知識(shí)得分高于性格內(nèi)向者。處于不同學(xué)習(xí)階段的學(xué)生安全知識(shí)得分的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,提示青少年獲得的大部分安全知識(shí)可能來(lái)自于小學(xué)高年級(jí)階段,隨著年級(jí)的升高,學(xué)校和家長(zhǎng)對(duì)應(yīng)試課程越來(lái)越重視,從而忽略了對(duì)青少年的安全教育。

從影響學(xué)生安全知識(shí)的因素來(lái)看,除學(xué)校類型、性別、年級(jí)等因素外,父母是否經(jīng)常主動(dòng)告訴安全知識(shí)、父親文化程度和家庭年總收入也被納入回歸模型,說(shuō)明家庭環(huán)境對(duì)青少年安全知識(shí)的掌握起著不容忽視的作用。牛靜萍等[3]的研究也表明,父母受教育程度高以及父母職業(yè)為醫(yī)生、科技人員、教師的青少年安全知識(shí)掌握情況較好。

3.2 安全技能現(xiàn)狀及其影響因素分析 安全技能就是在可能有生命威脅的中運(yùn)用各種技能和手段逃離危險(xiǎn),從而減少傷亡的方法[4]。我國(guó)青少年多為獨(dú)生子女,在父母的呵護(hù)下長(zhǎng)大,長(zhǎng)期生活在較為穩(wěn)定有序的校園里, 日常生活經(jīng)驗(yàn)不夠豐富, 在防火防盜、災(zāi)害逃生等方面缺乏基本常識(shí)。調(diào)查結(jié)果表明,僅有29.2%的學(xué)生報(bào)告會(huì)使用滅火器,而完全不會(huì)的學(xué)生達(dá)到31.7%。青少年對(duì)觸電防護(hù)和樓內(nèi)失火逃生的技能掌握較好,正確回答率高于黃迎乒[4]對(duì)河南部分大學(xué)生所做的調(diào)查結(jié)果,但仍有1.4%的學(xué)生在樓內(nèi)失火時(shí)選擇了跳樓,3.1%的學(xué)生在發(fā)現(xiàn)有人觸電時(shí)選擇了拉開觸電者,如果這些學(xué)生真正遇到類似情況, 后果將不堪設(shè)想。

從多元線性回歸模型的結(jié)果可知,父母的文化程度以及學(xué)校類型都對(duì)學(xué)生的安全技能得分有著較大的影響。青少年缺乏生活經(jīng)驗(yàn),對(duì)是非、安危的辨別能力較差,自我約束力薄弱,常有冒險(xiǎn)或僥幸心理,對(duì)突發(fā)事件缺乏預(yù)見性和應(yīng)變能力,自我保護(hù)意識(shí)和自我保護(hù)能力較差,需要教師和家長(zhǎng)的正確引導(dǎo)。而安全教育不僅應(yīng)讓學(xué)生掌握安全常識(shí)、培養(yǎng)安全意識(shí),更應(yīng)教給學(xué)生發(fā)現(xiàn)險(xiǎn)情、判斷險(xiǎn)情及安全逃生的技能。

4 參考文獻(xiàn)

[1] 徐勇.我國(guó)學(xué)校突發(fā)公共安全事件的現(xiàn)狀與研究展望.中國(guó)學(xué)校衛(wèi)生,2007,28(8):673-674.

[2] 張瑾,朱士新,謝云龍.昆山市中小學(xué)生安全知識(shí)現(xiàn)況調(diào)查.中國(guó)學(xué)校衛(wèi)生,2006,27(11):949-950.

[3] 牛靜萍,李嶸,崔順軍.蘭州市兒童安全意識(shí)影響因素分析.中國(guó)學(xué)校衛(wèi)生,2003,24(4):315-316.